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來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2025-10-31

4、數(shù)據(jù)可視化:是指將大型數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)以圖形圖像形式表示,并利用數(shù)據(jù)分析和開(kāi)發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息的處理過(guò)程。數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)提出了許多方法,這些方法根據(jù)其可視化的原理不同可以劃分為基于幾何的技術(shù)、面向像素技術(shù)、基于圖標(biāo)的技術(shù)、基于層次的技術(shù)、基于圖像的技術(shù)和分布式技術(shù)等等。報(bào)表類(lèi),如JReport,Excel,水晶報(bào)表,思邁特軟件(Smartbi),F(xiàn)ineReport,ActiveReports報(bào)表等。BI分析工具,如Style Intelligence、BO,BIEE, 象形科技ETHINK [1],Yonghong Z-Suite等。計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究相關(guān)的理論和技術(shù),試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取‘信息’的人工智能系統(tǒng)。閔行區(qū)一站式數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)收費(fèi)

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其他應(yīng)用領(lǐng)域包括:(1)支持視覺(jué)***制作的電影和廣播,例如,攝像頭跟蹤(運(yùn)動(dòng)匹配)。(2)監(jiān)視。視覺(jué)是各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域,如制造業(yè)、檢驗(yàn)、文檔分析、醫(yī)療診斷,和***等領(lǐng)域中各種智能/自主系統(tǒng)中不可分割的一部分。由于它的重要性,一些先進(jìn)國(guó)家,例如美國(guó)把對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究列為對(duì)經(jīng)濟(jì)和科學(xué)有***影響的科學(xué)和工程中的重大基本問(wèn)題,即所謂的重大挑戰(zhàn)(grand challenge)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的挑戰(zhàn)是要為計(jì)算機(jī)和機(jī)器人開(kāi)發(fā)具有與人類(lèi)水平相當(dāng)?shù)囊曈X(jué)能力。機(jī)器視覺(jué)需要圖象信號(hào),紋理和顏色建模,幾何處理和推理,以及物體建模。一個(gè)有能力的視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)該把所有這些處理都緊密地集成在一起。作為一門(mén)學(xué)科,計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)始于60年代初,但在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本研究中的許多重要進(jìn)展是在80年代取得的。計(jì)算機(jī)視覺(jué)與人類(lèi)視覺(jué)密切相關(guān),對(duì)人類(lèi)視覺(jué)有一個(gè)正確的認(rèn)識(shí)將對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究非常有益。為此我們將先介紹人類(lèi)視覺(jué)。閔行區(qū)一站式數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)收費(fèi)形象地說(shuō),就是給計(jì)算機(jī)安裝上眼睛(照相機(jī))和大腦(算法),讓計(jì)算機(jī)能夠感知環(huán)境。

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視覺(jué)數(shù)字化,在零售業(yè)的線(xiàn)上與線(xiàn)下,將所有呈現(xiàn)在屏幕終端(顯示器、手機(jī)、PAD)的商品展現(xiàn)的視覺(jué)設(shè)計(jì)形式(海報(bào)、詳情、大圖、輪播等)進(jìn)行數(shù)字化的過(guò)程,稱(chēng)之為視覺(jué)數(shù)字化。通過(guò)對(duì)視覺(jué)設(shè)計(jì)(海報(bào),詳情頁(yè)等)中的設(shè)計(jì)元素的拆分,基于動(dòng)態(tài)的HTML圖層疊加來(lái)模擬圖文設(shè)計(jì)的全過(guò)程。在美工機(jī)器人的HTML渲染結(jié)構(gòu)中,技術(shù)可以采用多圖層疊加、任何幾何形狀的切割、蒙版等形式實(shí)現(xiàn)任意設(shè)計(jì)排版。例如一張海報(bào)可以被分割成底圖、色塊、矢量幾何圖案、文字等模塊。這種操作方法就是將原先被認(rèn)為是固定模塊內(nèi)容的設(shè)計(jì)區(qū)域數(shù)字化。技術(shù)運(yùn)用:視覺(jué)數(shù)字化目前應(yīng)用于服裝類(lèi)電商產(chǎn)品詳情頁(yè)面,以及線(xiàn)下門(mén)店的智能屏幕終端、企業(yè)官網(wǎng)、APP、微商城等非商品詳情的區(qū)域。

二次取樣保證圖像坐標(biāo)的正確;平滑去噪來(lái)濾除感知器引入的設(shè)備噪聲;提高對(duì)比度來(lái)保證實(shí)現(xiàn)相關(guān)信息可以被檢測(cè)到;調(diào)整尺度空間使圖像結(jié)構(gòu)適合局部應(yīng)用。特征提取從圖像中提取各種復(fù)雜度的特征。例如:線(xiàn),邊緣提取;局部化的特征點(diǎn)檢測(cè)如邊角檢測(cè),斑點(diǎn)檢測(cè);更復(fù)雜的特征可能與圖像中的紋理形狀或運(yùn)動(dòng)有關(guān)。檢測(cè)分割在圖像處理過(guò)程中,有時(shí)會(huì)需要對(duì)圖像進(jìn)行分割來(lái)提取有價(jià)值的用于后繼處理的部分,例如篩選特征點(diǎn);分割一或多幅圖片中含有特定目標(biāo)的部分。光學(xué)字符識(shí)別對(duì)圖像中的印刷或手寫(xiě)文字進(jìn)行識(shí)別鑒別,通常的輸出是將之轉(zhuǎn)化成易于編輯的文檔形式。

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因此,在實(shí)現(xiàn)**終目標(biāo)以前,人們努力的中期目標(biāo)是建立一種視覺(jué)系統(tǒng),這個(gè)系統(tǒng)能依據(jù)視覺(jué)敏感和反饋的某種程度的智能完成一定的任務(wù)。例如,計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域就是自主車(chē)輛的視覺(jué)導(dǎo)航,還沒(méi)有條件實(shí)現(xiàn)像人那樣能識(shí)別和理解任何環(huán)境,完成自主導(dǎo)航的系統(tǒng)。因此,人們努力的研究目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)在高速公路上具有道路跟蹤能力,可避免與前方車(chē)輛碰撞的視覺(jué)輔助駕駛系統(tǒng)。這里要指出的一點(diǎn)是在計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)中計(jì)算機(jī)起代替人腦的作用,但并不意味著計(jì)算機(jī)必須按人類(lèi)視覺(jué)的方法完成視覺(jué)信息的處理。模式識(shí)別技術(shù)根據(jù)從圖象抽取的統(tǒng)計(jì)特性或結(jié)構(gòu)信息,把圖像分成予定的類(lèi)別。閔行區(qū)一站式數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)收費(fèi)

通過(guò)對(duì)視覺(jué)設(shè)計(jì)(海報(bào),詳情頁(yè)等)中的設(shè)計(jì)元素的拆分,基于動(dòng)態(tài)的HTML圖層疊加來(lái)模擬圖文設(shè)計(jì)的全過(guò)程。閔行區(qū)一站式數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)收費(fèi)

但由于圖像數(shù)據(jù)的特有屬性,很多計(jì)算機(jī)視覺(jué)中發(fā)展起來(lái)的方法,在單元信號(hào)的處理方法中卻找不到對(duì)應(yīng)版本。這類(lèi)方法的一個(gè)主要特征,便是他們的非線(xiàn)性以及圖像信息的多維性,以上二點(diǎn)作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一部分,在信號(hào)處理學(xué)中形成了一個(gè)特殊的研究方向。除了上面提到的領(lǐng)域,很多研究課題同樣可被當(dāng)作純粹的數(shù)學(xué)問(wèn)題。例如,計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的很多問(wèn)題,其理論基礎(chǔ)便是統(tǒng)計(jì)學(xué),比較好化理論以及幾何學(xué)。如何使既有方法通過(guò)各種軟硬件實(shí)現(xiàn),或說(shuō)如何對(duì)這些方法加以修改,而使之獲得合理的執(zhí)行速度而又不損失足夠精度,是現(xiàn)今電腦視覺(jué)領(lǐng)域的主要課題。閔行區(qū)一站式數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)收費(fèi)

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